Las características aleatorias de Fourier proporcionan aproximaciones a las funciones del núcleo. Se utilizan para varios métodos de kernel, como SVM y procesos gaussianos.
Hoy, intenté usar la implementación de TensorFlow y obtuve valores negativos para la mitad de mis funciones. Según tengo entendido, esto no debería suceder.
Así que volví al documento original , que --- como esperaba --- dice que las características deberían vivir en [0,1]. Pero su explicación (resaltada a continuación) no tiene sentido para mí: la función coseno puede producir valores en cualquier lugar en [-1,1] y la mayoría de los puntos mostrados tienen valores coseno negativos.
Probablemente me estoy perdiendo algo obvio, pero agradecería si alguien puede señalar lo que es.